crossJoin笛卡尔积

crossJoin笛卡尔积

在Spark中,`crossJoin`方法用于执行两个数据集之间的笛卡尔积操作。具体来说,如果有两个数据集(DataFrame或Dataset),调用`crossJoin`方法将会生成一个新的数据集,其中包含两个原始数据集中所有可能的配对。

例如,假设有两个数据集A和B,分别包含以下内容:

 数据集A:(a1, a2)

 数据集B:(b1, b2)

调用`A.crossJoin(B)`将会生成一个新的数据集,其中包含所有可能的组合:

 (a1, a2, b1, b2)

 (a1, a2, b1, b2)

这意味着新的数据集中的行数等于A的行数乘以B的行数,即A的大小乘以B的大小。

注意事项:

 `crossJoin`操作是一种非常昂贵的操作,因为它会生成一个非常大的数据集。在使用时需要特别小心,确保数据集不会变得过于庞大,从而影响性能。

 通常情况下,只有在确实需要获取两个数据集的所有可能组合时才应使用`crossJoin`方法。

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